Назад
24
Как и в других отраслях, возможности для упаковочной отрасли огромны, чтобы справиться с вышеупомянутыми явлениями, но только при условии, что мы подходим к ИИ дисциплинированно, а не как к блестящей новой игрушке. Важно понимать, с чего начать, особенно если у вас нет крупного ИТ-отдела или опыта цифровой трансформации.
Нужно начать с основ, с задач, которые являются рутинными или утомительными (например, ввод заказов или написание отчётов). Это отличные отправные точки, так как они обеспечивают быстрые победы и формируют доверие к технологии. Как мы увидим далее, понимание текущей задачи является ключевым. Простым и эффективным способом получить это понимание является картирование потока создания ценности (VSM — Value Stream Mapping). Этот метод способствует глубокому пониманию текущего состояния и одновременно формирует сплочённость команды.
Восприятие ИИ
На практике ИИ добивается успеха или терпит неудачу на уровне задач. Без чёткого представления о задачах в процессе, о том, кто их выполняет и как они связаны, мы действуем вслепую. Именно здесь картирование потока создания ценности служит мостом между стратегией и практическим внедрением ИИ.Шаг 1: Используйте VSM для визуализации текущего состояния
ИИ усиливает любую систему, в которую вы его внедряете. Если ваше текущее состояние непрозрачно, фрагментировано или несогласованно, ИИ приведет к увеличению хаоса и ошибок.
Вот почему мы начинаем с VSM. В упаковочной отрасли и переработке хороший VSM при правильном выполнении:
- Охватывает весь поток: от запроса клиента, дизайна и спецификаций до планирования, печати, высечки, контроля качества и отгрузки.
- Фиксирует потоки данных и информации, а не только материальные потоки.
- Выявляет, где и как принимаются решения (и кем).
- Количественно оценивает время выполнения, время ожидания, переделки и вариабельность.
VSM даёт вам общую картину реальности. Прежде чем говорить о нейронных сетях или ИИ-агентах, сотрудники соглашаются с тем, как на самом деле сегодня происходит работа на вашем предприятии или фабрике.
Шаг 2: Используйте командную сессию VSM для визуализации задач
Важно собрать межфункциональные команды: операторов, планировщиков, диспетчеров, ремонтный персонал, специалистов по качеству, службу поддержки клиентов, отдел снабжения, а иногда даже ключевых клиентов. В ходе структурированной сессии команда должна отобразить:
- Конкретные задачи, выполняемые каждой ролью.
- Передачи (handoffs) между людьми и системами (ERP, MES, CRM, электронные таблицы, электронная почта).
- Места, где люди компенсируют пробелы систем (ручные обходные решения, теневые таблицы, неписаные знания).
- Где работа является когнитивной (т.е. сильно зависит от суждений) по сравнению с рутинной, повторяющейся и основанной на правилах.
Часто предприятия начинают с рассмотрения улучшения процесса или замены должностной функции; однако самый простой способ внедрения ИИ — это рассмотрение задачи. Вот как к этому подойти применительно к специалисту по обслуживанию клиентов (CSR).
Работа CSR заключается в том, чтобы быть посредником между компанией и её клиентами и делать клиентов счастливыми. CSR выполняют несколько рабочих процессов, чтобы гарантировать, что клиенты получают то, что им нужно, когда им это нужно.
Некоторые задачи, не добавляющие ценности, отнимают время CSR, например, ручной ввод 30 заказов из PDF-файлов или электронных писем в день в ERP.
Выполняя VSM для функции ввода заказов, мы можем быстро определить, какую задачу может выполнять ИИ.
Шаг 3: Спроектируйте будущее состояние, в котором ИИ будет иметь чёткую роль
Как только текущее состояние визуализировано и согласовано, мы можем спроектировать будущий поток создания ценности, который явно включает ИИ. Мы не начинаем с вопроса: «Где мы можем использовать ИИ?» Мы начинаем с: «Как выглядит лучшее будущее состояние — более быстрое, надёжное, безопасное и прибыльное — и какие задачи мешают нам туда попасть?» Для каждого сегмента потока создания ценности мы задаём вопросы:
- Какие задачи хорошо структурированы (основаны на правилах, повторяющиеся, с большим объёмом данных)? Как в нашем примере с CSR, заказы в формате PDF следуют определённой логике, хорошо известной людям, которые их обрабатывают.
- Какие задачи отнимают время и создают задержки, но требуют мало суждений или творчества?
- Где люди действуют как человеческое промежуточное звено между системами (копировать-вставить, переводить, сверять)?
- Где командам необходима более насыщенная поддержка принятия решений (симуляция сценариев, прогнозирование рисков, ценообразование, выбор спецификаций)?
Из этого упражнения мы можем определить кандидатные задачи для ИИ. Примеры в бумажной упаковке могут включать:
- Автоматическое извлечение и проверку спецификаций заказов и дизайна из электронных писем и PDF-файлов (наш пример с CSR);
- Копилоты, которые агрегируют исторические данные для предоставления информации о моделях покупок и прогнозирования спроса;
- ИИ-ассистенты, которые создают первые версии рабочих инструкций или отчётов о качестве на основе предыдущих запусков и известных ограничений.
Смысл не в замене рабочих мест, а в перегруппировке задач внутри этих рабочих мест так, чтобы люди делали то, в чём они лучше всего разбираются (суждения, отношения, творчество), а ИИ выполнял рутину.
Шаг 4: Определите приоритеты с помощью матрицы ИИ-возможностей
К этому моменту процесса VSM у большинства предприятий будет длинный список, где можно применить ИИ. Именно на этом этапе многие усилия застопориваются: слишком много идей, нет чёткой последовательности.
Чтобы перейти от идей к реализации, мы используем простую, но строгую матрицу возможностей. Этот документ перечисляет ваши потенциальные ИИ-задачи, а затем помогает руководству выбрать ту, которая является самой простой, но имеет наибольшее влияние:
- Ось X: Влияние. Оцените влияние на бизнес по шкале от 1 до 5. Автоматизированный ввод заказов может быть оценён на 5, в то время как написание писем с предложениями может быть оценено на 3, поскольку это уже делается с использованием шаблонов.
- Ось Y: Сложность. Оцените по шкале от 1 до 5, насколько сложной была бы реализация задачи с использованием ИИ, включая управление изменениями. Автоматизированный ввод заказов потребовал бы некоторой индивидуальной разработки и интеграции, поэтому, вероятно, оценка 4 (сложно). Написание предложений — оценка 1, так как готовые инструменты могут быть легко настроены.
Используя эти примеры, какую задачу должно выбрать предприятие? Если это ваш первый проект, вероятно написание писем с предложениями,.
Резюмируя, каждое ИИ-приложение, привязанное к конкретной задаче, оценивается командой. Это даёт несколько важных результатов:
- Выявляет быстрые победы: идеи с высоким влиянием и низкой сложностью, которые могут доказать ценность и сформировать доверие.
- Определяет стратегические ставки: инициативы с высоким влиянием и более высокой сложностью, которые оправдывают более глубокие инвестиции и управление.
- Снижает приоритет отвлекающих факторов: идеи с низким влиянием и высокой сложностью, которые выглядят круто, но не дают значимого эффекта.
- Создаёт согласованность между производством, ИТ и бизнесом в отношении того, что делать в первую очередь, во вторую и в последнюю очередь.
Это также определяет области высокого и низкого риска, те сферы, где команды могут свободно экспериментировать.
От централизованного управления к организации с периферийным принятием решений
ИИ в бумажной упаковке продвигает нас к распределённой модели, в которой:
- Принятие решений перемещается ближе к периферии: операторы, планировщики, инженеры и CSR, использующие ИИ-инструменты на основе GPT, могут принимать более обоснованные решения быстрее; и
- Центральный мозг организации смещается от командования и контроля к оркестрации: определение направления, установление ограничений, курирование данных и масштабирование того, что работает.
Компании, которые преуспеют, будут теми, которые сочетают:
- Точное представление о работе на основе задач,
- Визуальное, основанное на VSM понимание потока создания ценности,
- Прозрачный командный процесс для выявления задач, подходящих для ИИ,
- Чёткую матрицу возможностей для определения последовательности ИИ-инвестиций.
Именно так мы переходим от хайпа вокруг ИИ к ИИ, который действительно меняет кривую производительности в переработке и производстве коробок.
Начните с видения, а не программирования
ИИ нужен, чтобы помочь вам более разумно перераспределить работу между людьми и вычислениями. Использование такого инструмента как VSM, делает его реальным для команд, вовлекает их и создаёт ответственность за проект.После того как ваша команда достигнет первых быстрых побед, это запускает процесс непрерывных улучшений, но с ИИ-оттенком. Ваши сотрудники увидят, как ИИ освобождает их от утомительных задач и позволяет им заниматься тем, что люди делают лучше всего: инновациями и построением отношений.
